排序方式: 共有7条查询结果,搜索用时 31 毫秒
1
1.
针对微惯组测量误差大,尤其是陀螺仪误差较大,不能辨别地球自转角速度,造成捷联惯性导航系统不能实现自对准的问题,采用GPS和磁强计辅助微惯组进行对准。当载体处于静止状态时,没有外力作用,加速度计仅输出重力加速度信息,可提供水平姿态角的观测信息,航向角观测由加速度计和磁强计的输出融合解算得到,通过构建级联的四个卡尔曼滤波器,分别实现水平姿态角、航向角、陀螺仪误差、失准角和加速度计零偏的估计,将估计的姿态角转换为待修正的姿态矩阵,利用估计的失准角对姿态矩阵作进一步修正,最终得到修正的姿态矩阵,完成初始对准目的。 相似文献
2.
为解决目标跟踪中因系统滤波初值不准确和噪声统计特性未知引起标准非线性卡尔曼算法估计误差变大问题,该文提出一种基于残差的模糊自适应(RTSFA)非线性目标跟踪算法。在确定采样型滤波基本框架的基础上,给出了在线性化误差约束条件下高斯权值的积分一般形式,并利用李雅普诺夫第二方法证明了该算法估计误差有界收敛的充分条件。进一步构建自适应噪声协方差矩阵在线估计噪声特性,并引入Takagi-Sugeno模型和量测椭球界限规则选择噪声估计器调节因子,有效提高了算法的收敛速度和滤波精度。通过滤波初值信息不明和量测噪声时变的纯方位目标跟踪模型,验证了非线性目标跟踪算法具有更好的跟踪精度和更强的鲁棒性。 相似文献
3.
4.
5.
6.
7.
1